💖💖作者：计算机毕业设计杰瑞 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学校实战项目 计算机毕业设计选题推荐
基于大数据的大学生毕业就业数据分析系统介绍
《大学生毕业就业数据分析系统》是一套基于大数据技术栈开发的综合性数据分析平台，该系统采用Hadoop+Spark作为核心大数据处理框架，能够高效处理海量的毕业生就业相关数据。系统提供Java+Spring Boot和Python+Django两种技术实现方案，前端采用Vue+ElementUI+Echarts构建现代化的用户界面，通过MySQL数据库存储结构化数据，利用HDFS进行分布式文件存储。系统核心功能涵盖系统首页展示、个人中心管理、用户权限控制、大学生毕业就业数据的增删改查管理等基础功能，更重要的是集成了强大的数据分析能力，包括可视化大屏分析展示、就业概况统计分析、专业前景就业趋势分析、学历水平与就业关系分析以及就业影响因素的关联性分析等高级分析功能。通过Spark SQL进行复杂的数据查询和统计计算，结合Pandas和NumPy进行深度数据挖掘，系统能够从多个维度深入分析大学生就业现状和趋势，为教育决策者、学生和相关机构提供科学的数据支撑和可视化的分析结果，真正实现了大数据技术在教育就业领域的实际应用。
基于大数据的大学生毕业就业数据分析系统演示视频
基于大数据的大学生毕业就业数据分析系统演示图片
基于大数据的大学生毕业就业数据分析系统代码展示
# 核心功能1：就业概况统计分析
def employment_overview_analysis(self):
# 获取所有就业数据
employment_data = EmploymentData.objects.all()
# 使用Spark处理大量数据
spark_session = SparkSession.builder.appName("EmploymentAnalysis").getOrCreate()
df = spark_session.read.format("jdbc").options(
url="jdbc:mysql://localhost:3306/employment_db",
driver="com.mysql.cj.jdbc.Driver",
dbtable="employment_data",
user="root",
password="password"
).load()
# 计算总体就业率
total_graduates = df.count()
employed_graduates = df.filter(df.employment_status == '已就业').count()
employment_rate = (employed_graduates / total_graduates) * 100
# 按年度统计就业趋势
yearly_stats = df.groupBy("graduation_year").agg(
count("*").alias("total_count"),
sum(when(col("employment_status") == "已就业", 1).otherwise(0)).alias("employed_count")
).withColumn("employment_rate", col("employed_count") / col("total_count") * 100)
# 按性别统计就业情况
gender_stats = df.groupBy("gender").agg(
count("*").alias("total"),
avg("salary").alias("avg_salary"),
sum(when(col("employment_status") == "已就业", 1).otherwise(0)).alias("employed")
).withColumn("employment_rate", col("employed") / col("total") * 100)
# 计算平均薪资和薪资分布
salary_stats = df.select("salary").filter(col("salary").isNotNull())
avg_salary = salary_stats.agg(avg("salary")).collect()[0][0]
median_salary = salary_stats.approxQuantile("salary", [0.5], 0.01)[0]
# 按薪资区间统计分布
salary_distribution = df.select(
when(col("salary") < 3000, "3000以下")
.when((col("salary") >= 3000) & (col("salary") < 5000), "3000-5000")
.when((col("salary") >= 5000) & (col("salary") < 8000), "5000-8000")
.when((col("salary") >= 8000) & (col("salary") < 12000), "8000-12000")
.otherwise("12000以上").alias("salary_range")
).groupBy("salary_range").count()
基于大数据的大学生毕业就业数据分析系统文档展示
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